英伟达未来十年：AI第一巨头还能走多远？（全网最深入版！）

network

英伟达未来十年：AI第一巨头还能走多远？（全网最深入版！）










今天，我们来聊一下英伟达，在研究时，我在网络上查了很多博主的资料，发现，基本上没有一个讲的很深入，大都只是针对财报发表赞美之词，那我们今天来深入聊一下英伟达吧。

研究英伟达，如果我们想深入研究它，那有一个话题是绕不开的，那就是英伟达再过10年以后，它会是怎么样的公司呢？会不会摆脱半导体周期股的命运吗？会不会像苹果那样，成为现金奶牛股呢？

这个话题也关乎Ai行业的未来，也关乎到美股未来几年的走势。所以，我们必须要把这个话题研究清楚。

英伟达这家公司，大家也大致明白它是生产GPU的，然后，它借助于CUDA建立了类似于操作系统的护城河。

但是现在，随着Ai行业的不断发展，英伟达也想一直保持高速增长，它也会变得焦虑，比如，它开始不满足于只涉及设计利用CUDA建立护城河的GPU芯片。它开始走向全栈AI工厂，往GPU周围扩张，它现在走向类AIFactory：GPU+CPU+Networking+Storage+Software。

我们来分析一下目前英伟达的主要客户：











主要客户及市场估算占比（英伟达不披露单一客户营收，为行业机构一致测算）

1.Hyperscale头部核心客户（合计占Hyperscale板块绝大部分）

微软（Azure）：为英伟达第一大单一客户，约占数据中心总收入20%–25%

Meta（元宇宙）：约占数据中心总收入15%–20%

亚马逊（AWS）：约占数据中心总收入10%–15%

GoogleCloud：约占数据中心总收入8%–12%

Oracle、CoreWeave等其他超大规模厂商：合计约占数据中心总收入5%–8%

2.ACIE板块核心客户构成（就是剔除那4大云巨头之外的客户）

主权AI客户（各国国家级算力项目）：占数据中心总收入约15%，同比增长超200%，主要覆盖加拿大、法国、荷兰、新加坡、英国、韩国等；中国市场Hopper系列产品收入占比低于1%，Q3营收指引未计入中国数据中心计算业务收入。

AI原生初创企业（OpenAI、Anthropic等）+区域新兴云服务商（NeoCloud：Yotta、YTLAICloud、Firebird等）：占数据中心总收入约15%

大型企业私有AI部署、工业算力客户：占数据中心总收入约15%

从这个数据来看，英伟达的客户越到后面，会越健康，因为客户会不断地分散，而不会依赖那4大云巨头。

那么，我们分析完了英伟达的产品延伸，客户的不断分散化后，那我们现在来讨论一个最核心的问题，那就是英伟达保持这样高速发展还能持续多少年？或者说Ai行业未来会一直发展下去吗？

黄仁勋也说了，英伟达现在已经变成了一个Ai基础设施公司，已经不是半导体周期公司的意思了。那我们就抓住核心的点，只要Ai不断地发展，英伟达利用它强大的优势，至少肯定会一直维持霸主地位。

这边介绍一下训练芯片和推理芯片的不同时，一个大模型，一开始它是需要大量的训练芯片，如英伟达的GPU群，训练一次这要花费几亿美金，甚至更多。而当大模型稳定后，用户每次提问问题时，大模型就会给出答案，那这个过程，就是利用模型定型后，不断地进行推理即可。

类似于训练芯片生产了一个很多个工具箱的大工厂，而推理就是每次从里面拿出一个工具进行完成一个动作（给用户答案）的意思。

有人会说，后面是推理芯片的时代，而英伟达是训练芯片为主体的公司，市场份额肯定是会被减少的。这是对的，确实会是这样，比如Google的TPU，微软：Maia，亚马逊AWS：Trainium/Inferentia，Meta：MTIA。

这些推理芯片确实是会越来越占到市场份额，但是如果说Ai行业真的是会不断地蓬勃发展，那么成本肯定是会不断地缩减，那么，各个企业，各小国政府就会越来越有能力搭建自已的小模型，那这样的话，英伟达的训练芯片的市场蛋糕就会越来越大。

我们来看一下机构的预测，其实GPU的市场份额下降的视乎也没有非常快。











那我们要如何判断Ai未来会不会越来越发展呢？其实，我们只要看这两个维度就足够了，一个是大厂愿意去推去办这事，一个是下游的付费类token用量的情况。其它维度都只是辅助的了。

一、先看四大云巨头会不会一直在增加资本开支，不断未来怎么样，如果它们一直在增加，那么，Ai行业的景气度就会保持。目前来看，这方面还是不错的。

2025年，这四家公司资本开支合计大约4160亿美元；而到2026年，目前最新指引已经被推高到大约7350亿美元以上。也就是说，一年之内增加了接近3200亿美元，增幅接近77%。

而且四大云巨头给出的信号非常一致：2027年的AI基础设施资本开支大概率不会明显下降，反而大概率继续增长。2027年可能进一步达到约8800亿美元。

这4大云巨头它们是站在战争的一线，它们的判断肯定是离事实越近。

二、再看一下下游的应用层的付费类token用量的变化情况，注意，不是免费的。

我们来看一下相关的数据吧。

Anthropic是非常值得跟踪的一家公司了。Anthropic的年化收入规模在2025年底大约只有90亿美元左右，到2026年7月底已经超过：650亿美元年化收入。也就是说，半年多时间，年化收入规模增长了数倍。

Reuters援引知情人士称，Anthropic2026年7月底的年化收入已经超过650亿美元。更重要的是，这不是单纯C端订阅带来的。

我们再来看Microsoft，因为它直接把AI卖给企业。最新数据显示：Microsoft365Copilot付费席位已经超过3000万。而2026年第一季度的时候还是约2000万，短短一个季度就增长了50%左右。

可以这样讲，现在已经进入到最后的验证阶段，那就是最终端的企业开始愿意付费了，但是最终端企业在使用Ai后，能不能给它们带来利润，这个阶段目前是开始验证中，目前还没有完成，也不能说，一两年就能完成的，有可能需要很久的时间来验证。

McKinsey2025年的调查显示，只有39%的企业受访者认为AI已经对企业整体EBIT产生了影响，而且其中大多数认为AI贡献的EBIT比例还不到5%。

我们可以把“AI生产力”分成三个层次来看：单个员工效率→企业成本/收入→整个企业利润率。目前第一层证据非常强，第二层已经出现，但是第三层还没有完全兑现。

第一层：员工效率，已经有非常扎实的实证数据，这是目前最确定的一部分。最经典的是斯坦福、MIT和NBER团队对一家财富500强软件公司的5,172名客服人员进行的真实工作数据研究。结果是：使用生成式AI后，客服人员平均每小时解决的问题数量提高约15%。

再比如程序员的数据也非常漂亮，GitHub曾经做过一个受控实验，让专业程序员完成相同的编程任务。结果是使用Copilot的程序员完成任务的速度快了约55.8%。

但是“员工节省时间”还不能直接等于“企业省钱”。这是我们一定要保持警惕的地方，比如一个员工一天工作8小时，AI帮他节省1小时，理论上生产率提高12.5%。

但公司不一定因此少雇一个人，可能发生的是员工原来一天完成10个任务，现在完成12个，公司仍然雇这个员工，只是产能提高了20%。

所以从企业角度看：生产率提高不等于成本马上下降，这是为什么现在很多AI企业调查出现一个非常有意思的现象：员工觉得自己效率明显提高，但是企业利润表变化没有那么明显。

而且还需要组织框架，流程进行改变，这些都需要时间适应。

另外，机构目前并不是认为英伟达还能高速增长1～2年就结束，而是普遍认为至少还能维持到2028年前后；部分机构甚至认为高速增长可以延续到2029～2030年。

所以，整个分析下来看，Ai行业至少表面繁荣还可以持续2-3年。你看英伟达CFO也直接给到2027年（财报是2028年）的70%增长的指引，这已经是非常强有力的反击市场预测的了。2027年都还有70%，那这么高的增长，后面放慢的话，至少还有2-3年的时间呢。

我们也看一下市场对英伟达的增长速度预测，至少在2029年还有27%的增长率，这已经是很恐怖的数据了。











甚至已经有机构开始讨论“1万亿美元收入”。RaymondJames分析师SimonLeopold最新提出：英伟达到2029财年实现1万亿美元收入是可能的。这还是剔除中国这个超级大市场的情况下！

所以，未来三年，到2029年，我们可能都不必要担心Ai所谓泡沫的破裂吧！

但是，英伟达不可能会像苹果那样，最终会变成现金奶牛股，因为苹果的用户2-3年就会换新机，App store远远不断地抽佣金，整个现金流会非常平稳。

但英伟达绝对摆脱不了周期的命运，它是针对B端用户，只要客户少，就避免不了周期的命运，只是现在的英伟达它的周期可能会变成新的周期，那就是从原来的半导体周期转化到更大的Ai基础设置建设大周期。

network

$NVDA

218美元再次加仓英伟达。财报后英伟达2027自然年的共识EPS从12美元提升到15.3美元，218对应的前瞻PE只有14倍了。
14倍前瞻估值，买的是营收同比增长三位数，EPS年度增长95%，未来一年继续增长至少65%的美股龙头。
英伟达在我看来是一支正在打折的价值300美元的股票，继续下跌我会继续加仓，目前我英伟达仓位依然不到10%.

network

新人学美股｜为什么NVDA财报这么炸，美股还是没继续冲？

很多新人看盘会有个很直觉的想法：

龙头财报超预期，科技股就该涨。

但昨天的盘面刚好给了一个反例。

$NVDA
财报很好，数据中心、指引都没什么大问题，财报后股价一度大涨。

结果到了后面，纳指还是开始走弱，AI股也没能一路往上冲。

原因其实不在NVDA。

而在 美债和美联储。

Jackson Hole讲话之后，市场重新开始担心通胀和利率问题，2年期美债收益率往上走，美元也变强。

这时候哪怕公司基本面没变，高估值科技股一样会被压。

因为市场给股票估值，本质上是在算：

这家公司未来赚的钱，放到今天到底值多少。

利率越高，未来的钱折算回来就越不值钱。

所以像 $NVDA、$MU、$LITE 这种前面涨很多、估值又高的股票，通常对利率最敏感。

这也是为什么以后看到：

财报很好，但股价不涨。

别第一时间就觉得公司出问题了。

先去看一眼：

2年期美债、10年期美债，还有Fed当天说了什么。

有时候市场当天交易的根本不是公司。

而是：

钱变贵了。

我现在看AI股也越来越习惯同时开两个窗口：

一个看订单、利润、CapEx，

另一个看美债。

因为再牛的公司，最后也得在利率环境里被定价。

network

首先一个季度的数字不能直接乘以4去年化，这不是计算ARR，每个季度的数字是递增的，你对第二季度的数字乘以4，本身就是低估。
第二，英伟达财报说的是营收年度增长70%，你直接套在了自由现金流。
第三，你用这个算法算出的是市现率，也就是市值除以自由现金流，然后你去拿这个去对比标普的PE？分母都不一样怎么比？
第四，还把存储也带上了？存储的PE是个位数，不代表所有半导体都应该是个位数，这也能拿出来对比？
第五，5000亿的担保不反应在英伟达的balance sheet上，是由高盛，KKR等六家金融机构承担，也正是因为这件事，循环融资的说法早就站不住脚了，你还拿出来说这是英伟达的债务风险？
另外，如果你自信英伟达只值144美元，对应的PE就是个位数，那么你为什么不去做空？我觉得英伟达值300美元，所以我在现在这个位置会加仓。如果你不只是嘴炮的话，把你的想法转换成收益岂不是更好？

network

Shay Boloor

@StockSavvyShay
·
8月28日
翻译自 英语
$NVDA VERA RUBIN 供应链

Rubin 正在成为一个系统级别的建设项目，内存、封装、网络、电源和冷却等内容的增加将机会远远推向 GPU 之外：

• 内存由 $MU、$SKHY 和三星供应 DRAM 和 HBM，为 Rubin 加速器提供支持，而 $SNDK 则增加了对 AI 系统周围存储层的曝光

• 先进封装通过 $TSM、$AMKR 和 $INTC 进行代工、封装和组装，而 $AMAT、$LRCX、$KLAC、$ASML、$TER 和 $AEHR 提供制造复杂 AI 芯片所需的设备和测试

• 光网络涵盖 $COHR、$LITE 和 $AAOI 的光模块，$AVGO 和 $MRVL 的交换芯片，$CRDO 和 $ALAB 的高速连接，以及 $GLW、$CIEN、$NOK 和 $ANET 的光纤和网络基础设施

• 800VDC 电源从 $STM、$ON、$NVTS、$POWI 和 $WOLF 的电源半导体延伸到 $MPWR、$ADI、$TXN 和 $VICR 的电源管理

• 电源基础设施和冷却位于下游，$VRT、$ETN 和 $GEV 提供随着机架密度不断上升所需的电力分配、备用电源和热管理系统

• 计算系统通过 $DELL、$HPE 和 $SMCI 将整个机架整合在一起，将 Nvidia 的计算、网络、内存和电源集成到可部署的 AI 系统中

network

$NVDA
黄仁勋最新发言：明年要赚1万亿！

1. 明年的新芯片已卖光！
需求不是强，而是爆表。下一代 Vera Rubin 芯片是史上最快的量产铺货，明年的产能早已全被定光，要不是卡在瓶颈上，说不定能涨200%。

2. 到处都是瓶颈
现在限制 AI 发展的不是客户，也不是技术，而是算力上限。台积电封装（CoWoS）、存储芯片、硅光子、数据中心变电设备、供电土地，甚至是全球合格的技术工人、电工，全都告急。

3. 英伟达涨价！
面对存储成本疯涨，老黄选择跟涨：吸收部分成本并上调芯片售价15%，把毛利率预期从 75% 调到 72%-73%。

4. 英伟达卡不够分
买英伟达芯片不是买电脑，而是投几百亿美金建算力工厂。英伟达一半营收来自
$AMZN
AWS 等六大云巨头（AWS 甚至预订了 200 万张 GPU 运用到 2028 年），另一半来自企业、国家级 Sovereign AI 和新兴云。

5. 光
$SPCX
就赚了数百亿！
英伟达是 AI 界的中央银行，作为最懂行的顶级 VC，黄仁勋光是 SpaceX 这一笔投资的回报就高出300亿美元。

6. 客户飞轮！
未上市的顶级 AI 实验室商业化刚刚起飞，没有足够强的资产负债表去低成本融资买算力。英伟达因为深知其技术底细，直接为其背书担保，帮它们完成商业闭环，顺便锁定核心客户。

7. AI 不是就业杀手！
不认同AI 导致大规模失业的论调。企业因为 AI 变得更高效、更赚钱时，野心会膨胀，进而去扩张业务、招聘更多人。生产力提高带来的整体就业净增长将是前所未有的。

8. 反对AI 税
别在投资高峰期对工厂本身抽头，否则既保不住白领，也砸掉正在出现的蓝领机会。

network

所以你是说 NVIDIA $NVDA 基本上是你能赚到的最容易的 26.2% 吗？

当前股价：$217.55

华尔街分析师的最低价格目标是：

1）$274.26 （+26.2%）

network

南希·佩洛西股票投资组合（2026年第二季度配置）

NVIDIA (NVDA) — 43.5%
其他持股 — 20.9%
现金 — 8.5%
亚马逊 (AMZN) — 7.9%
博通 (AVGO) — 7.2%
微软 (MSFT) — 6.9%
Alphabet (GOOG) — 5.2%

高信念的半导体和大型科技股押注占据了南希·佩洛西披露股票投资组合中超过70%的部分

🔍 发现更多市场趋势与机会 →

network

语
$NVDA 首席执行官黄仁勋告诉大家，赚取数百万美元的最简单方法是通过购买英伟达的 AI 瓶颈供应商。

英伟达每天赚取超过 50 亿美元，其中 25% 流向他们的供应商。

以
$NVDA Jensen的荣耀只持续了一天，因为这位全明星Nvidia股票在周五大幅下跌4.5%，轻松跌破关键的221关口水平……日线图上那个巨大的红烛在某种程度上模仿了5月中旬ATH冲刺后的那根，但今天的成交量远低于财报后那波……

虽然今天的走势确实难看，没法粉饰太平，但它还没有携带同样的激进机构派发指纹……我们确实看到全天反复出现的大额/扫单看涨期权买入，针对3/6/9/12/15个月后的ITM和OTM行权价，尤其是收盘前五分钟那笔价值160万美元的Dec2026 215C押注……今天收盘最后30分钟内，还有价值580万美元的看跌期权卖家介入Jan2028 260P，这基本上是一笔巨大的看涨押注，认为NVDA在未来15个月左右应该能很好地守住200心理关口……

现在呢？我猜周末前的持续获利了结和去风险动作并不意外……目前，我更倾向于将此解读为市场强迫NVDA消化过热走势，而不是更广泛的AI交易突然崩盘的证据……下周会发生什么——特别是买家是否守住209-221主要支撑区，以及卖出量是否扩大——将告诉我们更多关于潜在更具挑战性的9月份的信息……

network

Nvidia 直接认购了联发科 35 亿美元的海外可转债。

联发科这一轮一共只发了 39 亿美元。Nvidia 一家吃掉接近九成，而且这批债票息是 0%。

联发科同时宣布采用 NVLink Fusion。以后 Google、Amazon、Meta 这些云厂想做自己的定制 XPU，可以把芯片交给联发科，联发科负责把互连、HBM、先进封装这些东西做好，最后直接接进 Nvidia 的机柜级系统。

这件事很重要，因为云厂自研 ASIC，一直是 Nvidia 最大的长期风险之一。

TPU、Trainium、MTIA 越做越大，最危险的情况是云厂有一天连 GPU 都不买了。

Nvidia 现在换了一个打法。

芯片你可以自己做。

但最好继续用我的 NVLink、我的互连、我的机柜架构，最后还是塞进我的 AI Factory。

所以 NVLink Fusion 真正想守住的，已经不只是 GPU 的份额。Nvidia 在把自己的控制点从一颗芯片往整个机柜迁移。

以后就算定制 ASIC 吃掉一部分 GPU，ASIC 越多，反而可能把 NVLink 的生态做得越大。

然后 Nvidia 再拿 35 亿美元可转债，把替云厂做这些 ASIC 的联发科直接绑进来。

这就很 Nvidia。

最近它给 OpenAI 数据中心做 1050 亿美元担保，现在又几乎包下联发科整轮可转债。技术标准、客户资本开支和自己的资产负债表，开始被它揉成同一套东西。

还有一个挺有意思的细节。

联发科确认，这轮 39 亿美元可转债里 Alphabet 也参与了，只是没有公布金额。

云厂在出钱，Nvidia 也在出钱，联发科拿着钱替云厂造定制芯片，再把这些芯片接回 Nvidia 的机柜。

看 Nvidia 现在的投资，已经越来越不能只看它买了谁。

得看这笔钱最后把谁接进了它的系统。